【ユースケース：教育DX編】〜高校入試データと予測分析で実現する受験プランニングダッシュボード〜

2026年3月10日

#データ活用
#ユースケース
#教育DX

教育業界では近年、「教育DX（Education DX）」というキーワードのもと、データやAIを活用した学習支援・進路指導の高度化が進んでいます。少子化による競争環境の変化や、学習ニーズの多様化を背景に、従来の経験則に頼った指導から、データに基づく個別最適な教育支援への転換が求められています。本記事では、高校入試に関する膨大なデータを活用し、Einstein Discoveryによる予測モデルを組み込んだ入試情報ダッシュボードを構築した教育業の教育DXユースケースをご紹介します。

＜目次＞

・教育DXが求められる背景：進路指導の高度化と個別最適化
- ・課題：入試情報はあるが、活かしきれていない
- ・教育DXの目的：受験プランニングをデータで支援する
・施策：Einstein Discoveryを活用した予測型ダッシュボード
- ・入試データの整理と可視化
- ・Einstein Discoveryによる予測モデル活用
・ダッシュボードの特徴：教育DXを体感できるUI
・まとめ：教育DXは「進路選択の質」を高める

教育DXが求められる背景：進路指導の高度化と個別最適化

高校入試を取り巻く環境は年々複雑化しています。

• 学校ごとに異なる偏差値・倍率・募集条件
• 地域ごとの受験傾向や競争環境の違い
• 受験者一人ひとりの学力・志向の多様化

こうした状況の中で、教育事業者には「受験者のレベルや志向に合った、納得感のある受験プランを提示すること」が求められています。

本ケースでは、新規サービス開発の一環として、入試関連情報をデータとして整理・分析し、受験プランニングを支援する仕組みが求められていました。

課題：入試情報はあるが、活かしきれていない

従来は、各学校の偏差値や倍率、合格実績といった情報は存在していたものの、

• 情報が点在しており、横断的に比較しづらい
• 地域ごとの傾向を直感的に把握できない
• 経験や勘に依存した受験校選定になりがち

といった課題がありました。

教育DXを進めるうえでの大きな壁は、「データはあるが、判断に使える形になっていない」点にありました。

教育DXの目的：受験プランニングをデータで支援する

本プロジェクトでは、教育DXを次のように定義しました。
入試データと予測分析を活用し、受験者一人ひとりに最適な受験プランを提示できる状態を作ること。
そのために掲げた目的は以下の通りです。

• 高校入試に関する情報を地域ごとに整理・可視化
• 受験者のレベルに応じた学校選定を支援
• 合格可能性を踏まえた意思決定をサポート

単なる情報提供ではなく、「判断を支えるダッシュボード」を目指しました。

施策：Einstein Discoveryを活用した予測型ダッシュボード

入試データの整理と可視化

まず、各高校の

• 偏差値
• 倍率
• 地域情報
• 過去の出題傾向

といったデータを整理し、ダッシュボード上で地域別・条件別に確認できるようにしました。
これにより、教育関係者やユーザーが全体像を直感的に把握できるようになりました。

Einstein Discoveryによる予測モデル活用

本ケースの大きな特徴が、Einstein Discoveryによる予測モデルの活用です。
受験者のレベルや条件をもとに、

• 合格可能性の予測
• 受験校選定の傾向分析

を行い、教育DXにおいて重要な「データとAIによる意思決定支援」を実現しました。

ダッシュボードの特徴：教育DXを体感できるUI

完成した高校入試情報ダッシュボードでは、

• 地域ごとの学校分布と特徴の可視化
• 偏差値・倍率を踏まえた学校比較
• 受験者条件に応じた受験傾向の把握

が可能となり、ユーザーは複雑な入試情報を一元的に理解できます。
これは、教育DXにおける「分かりやすさ」「使いやすさ」を重視した設計です。

成果①：受験プランニングの質が向上

データと予測分析を活用することで、

• 受験者に合った学校を論理的に提案できる
• 複数校の比較検討が容易になる
• 受験校選定の納得感が向上

といった成果が生まれ、教育サービスとしての価値が高まりました。

成果②：新規教育サービスとしての差別化

本ダッシュボードは、新規サービス開発の中核として、

• データとAIを活用した教育DXサービス
• 従来の情報提供型サービスとの差別化

を実現しました。
教育業界において、「DXを活用した付加価値の高いサービス」として位置づけられています。

成果③：教育DXの次フェーズにつながる基盤づくり

本ケースは、教育DXにおける第一歩である

• データ整備
• 可視化
• 予測活用

を一体で実現した事例です。
今後、学習履歴や指導内容との連携といった、より高度な教育DXへの展開も視野に入れられます。

まとめ：教育DXは「進路選択の質」を高める

教育DXの本質は、単なるデジタル化ではなく、学習者や受験者の意思決定の質を高めることにあります。
本ユースケースのように、

• 入試データを整理・可視化し
• 予測分析で判断を支え
• 分かりやすい形で提供する

ことで、教育DXは現場で「使われる価値」へと昇華します。
高校入試をはじめとした進路支援分野において、非常に再現性の高い教育DX事例と言えるでしょう。

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